Технологии искусственного интеллекта открывают путь к беспроводной передаче энергии: важный шаг на пути к «беспроводному» обществу.

Беспроводная передача энергии (WPT) давно присутствует в повседневной жизни, от зарядки смартфонов и биомедицинских датчиков до индукционных плит. Однако у этой технологии все еще есть существенный недостаток: выходное напряжение подвержено колебаниям при изменении нагрузки, что приводит к снижению эффективности зарядки и потенциальному риску повреждения устройств.

Причина кроется в том, что большинство современных систем беспроводной передачи энергии зависят от нагрузки, то есть эффективность передачи энергии сильно зависит от питаемого устройства. В случае с батареями телефонов сопротивление изменяется по мере увеличения уровня заряда, что приводит к нестабильному напряжению, замедлению процесса зарядки или даже сокращению срока службы батареи.

Японская исследовательская группа представила совершенно новый подход: использование технологии машинного обучения для проектирования системы беспроводной передачи энергии, не зависящей от нагрузки (Load Independent, LI). Это позволяет системе поддерживать стабильное напряжение и высокую эффективность независимо от изменений характеристик заряжаемого устройства.

В контексте зарядки аккумуляторов телефонов это означает непрерывную и безопасную передачу энергии, даже когда батарея почти полностью заряжена. Это преимущество становится еще более важным для более крупных и сложных систем, таких как аккумуляторы электромобилей, где нагрузка может значительно меняться в течение цикла зарядки.

Как работает система беспроводной передачи энергии?

По сути, беспроводная передача энергии основана на явлении электромагнитного резонанса, подобно тому, как радиоволны или телевизионные сигналы принимаются. Передатчик генерирует электромагнитные волны на определенной частоте, генерируя энергию между индуктором и конденсатором. Когда приемник настроен на ту же частоту, две цепи резонируют, усиливая передаваемую энергию.

В системах беспроводной передачи энергии этот резонансный процесс позволяет приемнику поглощать и накапливать энергию вместо декодирования сигнала, как в вещательном оборудовании.

Прорыв в исследовании заключается в том, как ИИ непосредственно участвует в процессе проектирования. Ученые создали виртуальную модель системы беспроводной передачи энергии, а затем позволили ИИ наблюдать и оценивать ее производительность посредством серии симуляций.

Искусственный интеллект непрерывно анализирует такие факторы, как потери энергии в виде тепла, стабильность напряжения и «чистота» электрического сигнала. Методом проб и ошибок ИИ постепенно оптимизирует структуру схемы, помогая системе достичь максимальной эффективности при минимальных колебаниях и потерях энергии.

Результаты показали, что колебания напряжения снизились всего до 5%, по сравнению с 18% в традиционных системах, зависящих от нагрузки. В то же время КПД передачи электроэнергии достиг 86,7%, что значительно превышает самый низкий уровень, составлявший примерно 65% в более старых конструкциях.

Шаг к полностью беспроводному обществу.

Результаты исследования были опубликованы в июне 2025 года в престижном международном научном журнале IEEE Transactions on Circuits and Systems, ведущем издании в области электротехники и электроники. Профессор Хироо Секия, ведущий автор и преподаватель Университета Тиба (Япония), считает, что значение этой работы выходит далеко за рамки истории традиционной беспроводной зарядки.

«Мы считаем это значительным шагом на пути к по-настоящему беспроводному обществу», — подчеркнул Хироо Секия. «Благодаря своей независимости от нагрузки, системы беспроводной передачи энергии могут быть спроектированы проще, компактнее и экономичнее. Наша цель — внедрить эту технологию в широкое применение в течение следующих 5-10 лет».

Данное исследование не только открывает новые перспективы для беспроводной передачи энергии, но и показывает, что искусственный интеллект меняет подход людей к проектированию электрических цепей, постепенно приближая нас к эре автоматизированного проектирования силовой электроники, где ИИ играет центральную роль в технологических инновациях.